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Spring Boot + JWT + Spring Security - 안전한 인증과 파일 업로드 완전 정복 🚀

안녕하세요! 최신 웹 애플리케이션과 API 개발에서 상태 비저장(Stateless) 인증 방식인 JWT(JSON Web Token)는 확장성과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서의 유연성 덕분에 거의 표준처럼 자리 잡았죠. 이번 포스팅에서는 강력한 보안 프레임워크인 Spring Security와 JWT를 어떻게 Spring Boot 환경에서 효과적으로 통합하는지, 그리고 인증된 사용자만 파일을 안전하게 업로드하도록 구현하는 방법까지, 실제 코드를 통해 자세히 살펴보겠습니다. 💻Spring Boot와 Spring Security에 대한 기본 지식이 있는 분들을 대상으로 하며, 실제 프로젝트에 바로 적용해볼 수 있는 실용적인 가이드가 되는 것을 목표로 합니다. 자, 그럼 시작해볼까요? 😉 +----..

Kafka가 데이터를 빠르게 배달해주는 택배기사라면, Kafka Streams는 그 데이터를 실시간으로 가공하고 조립하는 마법사라고 할 수 있어요. 그냥 받기만 하는 게 아니라, 받아서 조합하고, 집계하고, 변형해서 새로운 정보로 재탄생시키는 거죠!등장 배경Kafka는 원래 메시지를 저장하고 전달하는 플랫폼이었어요. 그런데 데이터를 받기만 하고 뭔가 유의미한 가공을 하려면 Spark, Flink 같은 복잡한 외부 스트리밍 시스템을 붙여야 했죠 😓Kafka Streams는 Kafka만으로 실시간 데이터 처리를 끝내고 싶은 욕망에서 탄생했어요!Kafka Streams의 탄생 이유:외부 프레임워크 없이 Kafka에서 바로 처리하고 싶다가볍고 쉽고, Java 애플리케이션처럼 개발하고 싶다내장된 상태 기반 처리..

"실시간 데이터 스트리밍이 필요할 땐 뭐가 제일 좋을까?"라고 물으면 많은 개발자들이 입을 모아 말하는 이름이 바로 Apache Kafka입니다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하면서도 안정성까지 챙긴 Kafka는 마치 실시간으로 데이터를 배달해주는 택배기사 같아요. 한 번에 수천만 건의 데이터를 안전하게 다른 시스템으로 옮겨주죠.등장 배경과거엔 시스템 간 데이터를 주고받을 때 파일을 직접 주고받거나, 데이터베이스 간에 복제하거나, 일일 배치 작업을 돌렸어요. 그런데 이 방식은 느리고, 실시간 처리가 어렵고, 확장성이 떨어지는 문제가 있었죠.Kafka는 LinkedIn에서 처음 개발되어, 실시간 데이터 파이프라인과 스트리밍 앱을 지원하기 위해 만들어졌어요. 이후 오픈소스로 공개되어 전 세계 수많은 기업이 사..

안녕하세요! 오늘은 데이터 엔지니어링 세계에서 아주 중요한 도구인 Apache Airflow에 대해 알아보려고 합니다. 데이터 작업을 자동화하고 정확한 시간에, 정확한 방법으로, 정확한 순서대로 실행해야 하는 경험이 있으신가요? 🤔여러분이 식당 주방에서 요리사라고 생각해보세요.매일 같은 메뉴를 정확한 순서와 타이밍으로 준비해야 합니다재료 준비, 조리, 플레이팅까지 모든 단계가 순서대로 이루어져야 합니다어느 하나라도 잘못되면 전체 요리가 망가집니다Apache Airflow는 이런 "요리 과정"을 자동화하는 훌륭한 셰프라고 할 수 있습니다. 데이터를 추출하고, 변환하고, 적재하는 과정(ETL)을 자동화하며, 문제가 생기면 알려주는 똑똑한 도우미입니다! 🍳왜 필요한가? 🤷‍♂️Apache Airflow가..

스프링 부트 애플리케이션을 개발하고 나면 실제 환경에 배포해야 할 순간이 오는데요. 이때 가장 많이 사용되는 방법 중 하나가 바로 톰캣(Tomcat)을 활용한 배포입니다. 여러분은 레스토랑에서 요리를 주문했을 때, 요리사가 준비해둔 음식을 서빙하는 웨이터의 역할을 생각해보세요.요리사는 여러분의 스프링 부트 애플리케이션웨이터는 톰캣 서버손님은 최종 사용자이처럼 톰캣은 개발된 애플리케이션을 사용자에게 효과적으로 전달해주는 중요한 매개체 역할을 합니다.왜 필요한가?톰캣을 활용한 스프링 부트 애플리케이션 배포가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:서비스 실행 환경: 스프링 부트 애플리케이션이 독립적으로 실행될 수 있는 환경을 제공합니다.확장성과 안정성: 다양한 설정을 통해 트래픽 증가에 대응하고 안정적인 서비스를..

오늘은 Pydantic AI를 활용해 파이썬으로 똑똑한 AI 에이전트를 개발하는 방법을 알려드릴게요!Pydantic AI가 뭔가요? 🤔여러분이 레스토랑 주방을 상상해보세요.주방에는 요리사(AI 모델)가 있습니다요리사에게 레시피(시스템 프롬프트)를 줍니다요리사는 필요한 도구(툴)를 활용해 요리(응답)를 만들어냅니다Pydantic AI가 바로 이런 역할을 합니다!개발자가 AI 모델에게 구조화된 지시를 내리고AI가 필요한 정보를 찾아서체계적인 형식으로 결과를 돌려주는 프레임워크 ✨왜 Pydantic AI를 써야 할까요? 🌟Pydantic 팀이 직접 개발Pydantic은 이미 OpenAI, Anthropic SDK, LangChain 등 많은 AI 도구의 검증 계층으로 사용 중타입 안전성과 검증에 최적화된 ..

안녕하세요! 오늘은 LangGraph를 사용하여 AI 답변의 퀄리티와 정확도를 평가하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. AI 시스템이 제대로 작동하는지 확인하는 건 정말 중요하죠? 함께 살펴볼게요!LangGraph에서 평가가 왜 중요한가요? 🤔레스토랑 셰프가 요리를 만들고 손님에게 내기 전에 맛을 보는 것처럼, AI 시스템도 사용자에게 전달하기 전에 품질을 확인해야 합니다. LangGraph에서는 이런 평가를 워크플로우 내에 자연스럽게 통합할 수 있어요!기본 평가 노드 구현하기 🔨평가 노드란?LangGraph에서 평가 노드는 AI가 생성한 답변을 판단하는 특별한 단계예요. 마치 학교 선생님이 학생의 시험지를 채점하는 것과 비슷하죠!def evaluate_response(state): resp..

안녕하세요! 오늘은 LLM 애플리케이션 개발에 큰 도움이 되는 LangGraph를 정말 쉽게 설명해 드릴게요. 처음부터 차근차근 알아봅시다!LangGraph란 무엇인가요? 🤔여러분이 좋아하는 요리 레시피를 생각해보세요:재료 준비하기야채 썰기고기 볶기소스 넣기간 맞추기완성!LangGraph는 바로 이런 레시피 같은 도구예요! AI 애플리케이션이 따라갈 단계와 흐름을 정해주는 거죠. 🍳쉽게 말해서, LangGraph는:AI 앱이 해야 할 일을 여러 단계로 나누고각 단계를 어떤 순서로 진행할지 정하고때로는 "이런 경우엔 A로, 저런 경우엔 B로" 같은 길분기도 만들어줍니다LangGraph의 기본 구성요소 📚1. 노드(Nodes): 할 일들레시피의 "야채 썰기", "고기 볶기" 같은 각 작업 단계예요.de..

안녕하세요! 오늘은 LLM 애플리케이션 개발의 게임 체인저, Langgraph에 대해 알아보겠습니다.Langgraph가 뭔가요? 🤔여러분이 로봇 부품들을 가지고 복잡한 로봇을 만든다고 상상해 보세요.각 부품은 특정 기능을 수행하지만이 부품들을 어떻게 연결할지, 어떤 순서로 작동시킬지 고민되죠?Langgraph가 바로 이런 역할을 합니다!LLM 기반 애플리케이션의 여러 부품(기능)을 그래프 형태로 연결하고 제어해주는 마법 같은 프레임워크 ✨쉽게 말해, Langgraph는 LangChain이 개발한 상태 관리 및 흐름 제어 프레임워크로, LLM 기반 애플리케이션을 그래프 구조로 구성할 수 있게 해줍니다.어떻게 동작하나요? 🎬1. 기본 구성 요소from langgraph.graph import StateG..

오늘은 Spring 프레임워크에서 데이터 무결성과 일관성을 보장하기 위해 자주 사용하는 @Transactional 애너테이션(Annotation)에 대해 알아보겠습니다! 데이터베이스 작업(INSERT, UPDATE, DELETE 등)이 일어나는 메서드에 트랜잭션을 적용함으로써 보다 안전한 데이터 처리를 할 수 있는데요. 함께 살펴보겠습니다.1. @Transactional이란? 🤔@Transactional은 Spring에서 제공하는 트랜잭션 관리를 편리하게 활성화하기 위한 애너테이션입니다. 데이터베이스에 연결해 작업을 처리하는 과정에서 문제가 발생하면(예: 예외 발생) 해당 작업을 원상태로 되돌려(rollback) 애플리케이션의 무결성을 지켜줍니다.🔹 개념 요약데이터베이스 작업은 트랜잭션 단위로 진행되..